个人技术分享

一步一个脚印，一天一道面试题

首先，为什么要读过的 Kafka 数据重写读一次呢？什么场景下要怎么做呢？

答：当任务失败，从检查点Checkpoint 开始重启时，检查点的数据是之前的了，就需要跟Kafka申请回退，从Checkpoint版的 offset 的数据读，会有一点重复消费

那具体怎么重复读 Kafka 呢？

跟 Kafka 提交之前的 offset 即可。这一步骤往往是 Flink 自动找 Kafka 读的，比如 Checkpoint 设置 EXCATLY_ONCE 的时候，如果从Checkpoint 重启，读取 Kafka时会回到检查点对应的 offset 数据开始读。

比如下面的代码：

public class KafkaEOSDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 代码中用到hdfs，需要导入hadoop依赖、指定访问hdfs的用户名
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");
        
        
        // TODO 1、启用检查点,设置为精准一次
        env.enableCheckpointing(5000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
        checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/chk");
        checkpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);


        // TODO 2.读取kafka
        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
                .setGroupId("atguigu")
                .setTopics("topic_1")
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
                .build();

        DataStreamSource<String> kafkasource = env
                .fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource");
        

        /**
         * TODO 3.写出到Kafka
         * 精准一次 写入Kafka，需要满足以下条件，缺一不可
         * 1、开启checkpoint
         * 2、sink设置保证级别为 精准一次
         * 3、sink设置事务前缀
         * 4、sink设置事务超时时间： checkpoint间隔 <  事务超时时间  < max的15分钟
         */
        KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
                // 指定 kafka 的地址和端口
                .setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
                // 指定序列化器：指定Topic名称、具体的序列化
                .setRecordSerializer(
                        KafkaRecordSerializationSchema.<String>builder()
                                .setTopic("ws")
                                .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                                .build()
                )
                // TODO 3.1 精准一次,开启 2pc
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
                // TODO 3.2 精准一次，必须设置 事务的前缀
                .setTransactionalIdPrefix("atguigu-")
                // TODO 3.3 精准一次，必须设置 事务超时时间: 大于checkpoint间隔，小于 max 15分钟
                .setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10*60*1000+"")
                .build();


        kafkasource.sinkTo(kafkaSink);

        env.execute();
    }
}

我是近未来，祝你变得更强！